主  题：Large language models in sports and financial applications体育和金融应用中的大型语言模型

主讲人：加州大学尔湾分校沈韡凝 副教授

主持人：统计学院林华珍 教授

时间：2025年4月7日上午10:15-11:00

地点：柳林校区弘远楼408会议室

主办单位：统计研究中心和统计学院 科研处

主讲人简介：

Weining Shen is Associate Professor of Statistics at the University of California, Irvine. He received his PhD from North Carolina State University and spent two years as a postdoc at the University of Texas M.D. Anderson Cancer Center. Dr. Shen’s research interest includes Bayesian methods, machine learning, high-dimensional models, and applications in neuroscience, biology, sports analytics, and education assessment.

沈韡凝，加州大学尔湾分校统计学副教授。他在北卡罗莱纳州立大学获得博士学位，并在德克萨斯大学安德森癌症中心做了两年博士后。他的研究兴趣包括贝叶斯方法、机器学习、高维模型以及在神经科学、生物学、运动分析和教育评估中的应用。

内容提要：

In this talk, I will present two projects related to large language models (LLMs). The first project focuses on evaluating the sports understanding of LLMs, using newly introduced benchmark datasets. Our evaluation covers a range of tasks, from basic queries about rules and historical facts to complex, context-specific reasoning, as well as assessing the sports reasoning capabilities of video language models. The second project studies LLMs’ financial domain knowledge and practical abilities. We introduce a comprehensive dataset for evaluating financial security and agent tasks in the financial domain. Our work innovatively adds a comparison of the capabilities of large models with those of ordinary individuals and experts in the financial domain, providing a valuable reference for the study of large models’ capabilities in finance.

在本次报告中，主讲人将介绍两个与大型语言模型（LLMs）相关的研究项目。

第一个项目致力于利用新引入的基准数据集进行测试，评估LLMs在体育领域的理解能力。主讲人的评估涵盖多个任务，从关于规则和历史事实的基本查询，到复杂的、特定上下文的推理，同时还考察了视频语言模型在体育推理方面的能力。

第二个项目研究LLMs在金融领域的知识与实际应用能力。主讲人构建一个综合数据集，用于评估LLMs在金融安全及智能代理任务中的表现。主讲人的研究创新性地比较大型模型与普通个体及金融专家的能力差异，为研究LLMs在金融领域的能力提供重要参考。